En 2017, un Tesla superó al ingeniero de aviación Robin Hughes. Como sabía que la innovadora empresa estaba probando vehículos autónomos, Hughes pensó: “Si los vehículos autónomos son factibles en un entorno caótico, ¿podría ser factible el control autónomo del tráfico aéreo en un entorno controlado?”. Con una curiosidad insaciable, Hughes se propuso encontrar la respuesta.
Para acelerar de forma segura el flujo de tráfico en un espacio aéreo asignado, los controladores de tráfico aéreo utilizan el radar para monitorear la ubicación de las aeronaves y comunicarse con los pilotos por radio. Para evitar colisiones, los controladores aplican reglas de separación que garantizan que cada aeronave mantenga una cantidad mínima de espacio vacío alrededor de ella. Los controladores de tráfico aéreo tienen un trabajo altamente estresante con poco margen de error. A medida que ha ido aumentando la demanda de viajes aéreos, los controladores han tenido que gestionar una mayor capacidad de vuelos. Durante años, la industria de la aviación ha tratado de aumentar la eficiencia en la gestión del tráfico aéreo para aliviar la presión sobre los controladores de tráfico aéreo y reducir los costos relacionados.
Como jefe de ingeniería de Luftfartsverket (LFV), un proveedor sueco de servicios de navegación aérea, Hughes tenía todo esto en su mente, junto con recuerdos de ver a la computadora IBM Watson derrotar a los principales concursantes del programa de preguntas Jeopardy!. Pensó: “Si IBM puede usar la IA para hacerlo, seguramente puede ayudarme con esto”. Unos meses después, un equipo de IBM Garage, un marco para la transformación digital, estaba en las oficinas de LFV realizando talleres de descubrimiento técnico y arquitectura. A través de esos talleres, el equipo conjunto validó que el concepto de control autónomo del tráfico aéreo debería ser posible.
Mayor capacidad
La solución mantiene la separación en simulaciones de control de tránsito aéreo a aproximadamente 200 % de la capacidad normal
Mayor potencia
En un solo segundo, la aplicación puede ejecutar casi 800 resoluciones alternativas de conflictos.
Mientras que los ingenieros de LFV trabajaron en el financiamiento y la recopilación de datos, los expertos de IBM Garage de Copenhague, la ubicación de Dinamarca entró en el equipo de IBM Research y los desarrolladores de la plataforma analítica IBM Streams. El equipo ampliado de LFV e IBM colaboraron durante un IBM Enterprise Design Thinking Workshop™. Debido a que la metodología IBM Garage se centra en el diseño orientado el usuario, LFV incluyó dos controladores de tráfico aéreo que proporcionaron información sobre factores, como limitaciones de aeronaves, carga de combustible y cooperación del piloto.
Con una visión sólida y un plan técnico, el equipo estaba listo para comenzar a desarrollar Advanced Autoplanner (AAP), una solución autónoma de control de tráfico aéreo impulsada por IA financiada por la Administración de Transporte de Suecia. Pero llegó la COVID-19 y los países nórdicos entraron en confinamiento. La interrupción está en el ADN de la metodología ágil de IBM Garage, por lo que el proyecto se mantuvo en marcha. Los miembros del equipo de Europa y Estados Unidos mantuvieron una cadencia regular de reuniones ágiles, repeticiones y llamadas de estado técnico, lo que permitió desarrollar con éxito el primer producto mínimo viable (PMV) de AAP.
Las normas de aviación requieren cinco millas náuticas alrededor de cada aeronave en vuelo en todo momento. Al diseñar AAP, el equipo de LFV e IBM Garage incluía un búfer que requería seis millas náuticas. Si los aviones están más cerca que esto, se llama “pérdida de separación”, lo que, con el tiempo, puede resultar en una colisión. AAP opera en dos fases, ya que supervisa un sector específico del espacio aéreo. En primer lugar, una técnica de exploración espacial 3D basada en entramados rastrea y pronostica continuamente ubicaciones de aeronaves en tiempo real. Si la aplicación determina que un avión experimentará una pérdida de separación, puede ejecutar casi 800 escenarios posibles, en un segundo, de alterar ligeramente la dirección, la velocidad o la altitud de un avión. AAP examina cómo la trayectoria de un escenario afectaría todo el espacio aéreo del sector, como si fuera un tablero de ajedrez 3D, y luego identifica acciones seguras que eviten futuros conflictos.
En segundo lugar, la solución utiliza un enfoque basado en reglas para clasificar las acciones identificadas en la fase uno y envía la mejor opción al piloto. El piloto puede ejecutar la instrucción o comunicar que no es posible. Por ejemplo, si la instrucción es aumentar la altitud de la aeronave en 1000 pies y el piloto determina que esto no es factible, la aplicación proporcionará una instrucción alternativa, como ajustar el curso cinco grados al este. AAP también registra cuando es seguro que la aeronave reanude su plan de vuelo original.
Sorprendentemente, la pandemia afectó positivamente un aspecto vital del proyecto. Dado que LFV controla el tráfico aéreo civil y militar en Suecia, sus datos son muy seguros y, por tanto, inaccesibles fuera de sus instalaciones. Durante el confinamiento, el equipo ampliado ya no podía acceder in situ a los datos necesarios para diseñar el modelo de IA de la solución AAP. El grupo, obligado a repensar el desarrollo de la IA, decidió crear un modelo de IA basado en la integración con un Air Traffic Control Research Simulator de NLR (Dutch National Aviation and Aerospace Laboratory) (NARSIM).
Los científicos de datos crearon un modelo determinista de IA con un algoritmo personalizado en la plataforma de analytics IBM Streams y luego abrieron una conexión entre el simulador NARSIM e IBM Streams que se ejecutan en IBM Cloud. Simularon el tráfico en el espacio aéreo determinado y, con base en los resultados, siguieron perfeccionando el algoritmo e iterando el modelo de IA. Una base de datos IBM Db2 almacena datos para la aplicación IBM Streams y una base de datos IBM Cloudant almacena las instrucciones de la solución AAP para el controlador de tráfico aéreo y el piloto.
LFV e IBM crearon conjuntamente el primer PMV de AAP en solo cuatro meses, lo que impresionó a Hughes. “Nadie me cree cuando les digo que hicimos esto en unas 17 semanas. Normalmente nuestros tiempos de desarrollo son entre dos y cinco años”.
La profundidad, amplitud y ritmo del trabajo completado es un testimonio de la dedicación de los miembros del equipo de LFV e IBM y la efectividad del enfoque de IBM Garage. Hughes dice: “IBM Garage ha sido una ruta directa y eficiente para configurar y ejecutar el proyecto, y obtener acceso a los conjuntos de habilidades que residen en IBM”. Estaba especialmente entusiasmado con la capacidad de la metodología para crear, probar y validar los componentes más riesgosos de la aplicación antes de avanzar a los siguientes pasos.
La seguridad siempre será la prioridad de la industria de la aviación. Entonces, si bien es fascinante ver en simuladores el desarrollo de conceptos innovadores, como el control autónomo del tráfico aéreo, la implementación en el mundo real llevará tiempo y evolucionará gradualmente. Las futuras iteraciones de AAP tendrán en cuenta las condiciones meteorológicas y las zonas de exclusión aérea e incorporarán capacidades no deterministas de IA y aprendizaje automático. LFV también planea expandirse desde el espacio aéreo sueco a otras partes de Europa, y los grupos de trabajo europeos ya desean participar. AAP sigue ejecutando simulaciones exitosas con aproximadamente un 200 % de capacidad normal.
La solución está encaminada para aliviar parte de la carga de los controladores de tránsito aéreo y mejorar la eficiencia en todos los espacios aéreos. Dentro de unas décadas, la gestión automatizada del tráfico aéreo podría ser un estándar. Nos maravillaremos de lo estresante que fue en su día y de cómo la insaciable curiosidad de un ingeniero transformó una industria.
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Con sede en Norrköping, Suecia, LFV (enlace externo a ibm.com) proporciona control de tráfico aéreo y servicios asociados para la aviación civil y militar en Suecia. Durante situaciones normales (previas a la pandemia), los controladores de tránsito aéreo LFV gestionan aproximadamente 2000 aviones diariamente dentro del espacio aéreo sueco. LFV emplea a 1100 personas y factura 3100 millones de coronas suecas cada año.
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Producido en los Estados Unidos, abril de 2022.
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